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本研究は、鉄筋コンクリートフラットスラブのパンチングせん断強度を予測するために、XGBoost回帰と対数変換を組み合わせることで、極めて高精度かつ透明性の高いべき乗則の方程式を導出し、実用的な構造エンジニアへの有用性を維持しつつ、従来のACI 318-19の規定を大幅に上回る性能を実現する、解釈可能な物理情報に基づく機械学習フレームワークを提案するものである。
本論文は、デカップリングされたアーキテクチャとハードウェア統合型スマートコントラクトを通じてWeb3の運用上の摩擦とステークホルダーの不信感を効果的に軽減し、それによって海洋における船舶への陸電供給（Shore-to-Ship Power）の脱炭素化に向けた高いソフトウェア品質とユーザー受容性を実証した、ハイブリッド型サイバー・フィジカル・マーケットプレイスであるP2P-Ironingプラットフォームの開発と実証的検証を提示するものである。
本論文は、ワイヤ・アーク積層造形（WAAM）によって製造されたトポロジー最適化鋼製コネクタは、異なる応力勾配や局所的な塑性変形を示すものの、従来の溶接接続と比較して荷重伝達効率と設計の柔軟性が向上していることを示す有限要素解析を提示するものである。
本研究は、生分解性のMg-Ag-Mn-Zr合金が整形外科用インプラントに対して優れた耐摩耗性と機械的安定性を示すことを実証しており、その摩擦特性は、荷重が摩耗および摩擦に影響を与える支配的な要因であることを特定する統計モデルおよび機械学習モデルを用いて効果的に特性評価および予測されている。
本研究は、2023年のトルコ地震後において、建物形状データやLiDARといった補助的な地理空間データセットに依存することなく動作する、予備的な災害後評価のためのスケーラブルなアプローチを実証するものであり、二時期のGoogle Earth画像とハイブリッド学習させたYOLOv12n検出器を利用して、建物の被害候補を自動的にスクリーニングするオブジェクトレベルのフレームワークを提示する。
本論文は、指数型一般化ガンマ分布によってモデル化された乱流チャネル下における水中可視光通信のためのデュアルIRS支援NOMAシステムを提案し、解析的な手法を用いてクローズドフォームの性能指標を導出し、解析およびシミュレーションの結果を通じてその手法を検証するものである。
本論文は、残差を転送可能な状態場とターゲット固有の剰余成分に分解することにより、精密な軌道履歴が限定的または存在しないターゲットに対してTLE/SGP4の軌道予測誤差を大幅に低減する、状態条件付きクロス衛星残差転送を利用したCROSS手法を導入するものである。
本論文は、マルチビューデータや学習セット、あるいは物理シミュレーションを必要とすることなく、Shape from Shading、浅水波方程式の制約、および時間的な不連続性を排除するための新規な周波数認識型適応ソース輸送メカニズムを組み合わせることにより、時間的に一貫した流体表面と微細な波を再構成する単眼ビデオベースのフレームワークを提案する。
本研究は、様々な90度曲がり構成におけるテフ穀物の正圧希薄相空気輸送における圧力降下特性を評価しており、曲がりの方向は圧力損失に統計的に有意な影響を与えない一方で、CFD-DPMシミュレーション手法は、エネルギー効率の高いシステム設計を最適化するためにスケールアップモデルよりも信頼性の高い予測を提供することを実証している。
本研究は、GalleおよびWoodsの力学、モンテカルロ・シミュレーション、およびデュアルトラックAI（XGBoostおよびLLM）を統合した物理学に基づいたハイブリッド・フレームワークを提示し、不確実性を考慮した意思決定支援を通じて、掘削速度（ROP）を28.56%向上させると同時に、カッター摩耗と非稼働時間（NPT）を大幅に軽減し、Tawakul-1井における掘削性能を最適化したものである。